Les systèmes de surveillance continue sont indispensables dans toutes les industries, comme le pétrole et le gaz, le traitement de l'eau, le traitement chimique et la fabrication. Ces systèmes fournissent des données en temps réel sur les niveaux liquides ou solides dans les réservoirs, les silos et les navires, permettant une gestion optimisée des stocks, le contrôle des procédés et la conformité à la sécurité. Cependant, bon nombre de ces installations sont situées dans des environnements éloignés ou accidentés où l'accès au réseau électrique est soit indisponible ou prohibitif. Par conséquent, ces systèmes doivent compter sur des batteries, des panneaux solaires ou d'autres sources d'énergie hors réseau. Le défi est redoutable : un système de surveillance qui consomme trop d'énergie nécessitera des remplacements fréquents et coûteux de batteries, en particulier dans les endroits difficiles à atteindre.

Comprendre la consommation d'électricité dans les systèmes de surveillance

Un système de surveillance de niveau continu typique comprend plusieurs blocs fonctionnels : un capteur (par exemple, ultrasonore, radar, hydrostatique ou capacitif), un microcontrôleur ou un enregistreur de données, un module de communication (cellulaire, LoRaWAN, NB-IoT, Wi-Fi ou satellite) et une source d'énergie (batterie, supercondensateur ou récupérateur d'énergie). Chaque composant consomme de l'énergie différemment selon son mode de fonctionnement – actif, ralenti ou endormi.

Ventilation de la puissance des composants

Senseurs: Le capteur est souvent le composant le plus puissant lorsqu'il mesure activement. Par exemple, un capteur à ultrasons peut dessiner 20 à 50 mA pendant une impulsion de mesure, tandis qu'un capteur radar peut consommer 50 à 200 mA. Cependant, de nombreux capteurs modernes soutiennent le fonctionnement pulsé : ils se réveillent, prennent une lecture et retournent à un état de sommeil de faible puissance en millisecondes. La consommation moyenne de puissance d'un capteur dépend donc fortement de l'intervalle de mesure.

Microcontroller (MCU):[ Le MCU gère les lectures de capteurs, le traitement des données et le calendrier des communications.Les MCU de faible puissance (p. ex., à base de ARM Cortex-M0+, comme le STM32L0 ou le MSP430) peuvent fonctionner en mode actif à 1-5 mA et en sommeil profond à 1-5 μA. Le choix d'un MCU avec plusieurs états de sommeil et des temps de réveil rapides est essentiel.

Module de communication:[ Il s'agit souvent du plus grand consommateur de puissance pendant la transmission de données. Les modules cellulaires (2G/3G/4G/5G) peuvent dessiner plusieurs ampères pendant la transmission de l'éclatement, tandis que les technologies LPWAN comme LoRaWAN consomment seulement 10 à 40 mA pendant la transmission et peuvent atteindre des cycles de service très bas.

Source d'énergie: Les batteries au lithium primaire (par exemple Li-SOCl2) sont populaires pour leur haute densité énergétique et leur faible autodécharge, mais elles ne peuvent pas fournir de courant de pointe élevé sans sag de tension.

Cyclisme de service et puissance moyenne

La mesure clé est la consommation moyenne d'énergie sur un cycle de fonctionnement complet (dormeur + mesure + communication).Pour un système qui mesure toutes les 15 minutes et transmet des données toutes les heures, le courant moyen peut être maintenu bien en dessous de 100 μA, ce qui permet des années de fonctionnement à partir d'une seule batterie à cellules D. Comprendre et optimiser ce cycle de travail est le fondement de la gestion de l'énergie.

Stratégies de réduction de la consommation d'énergie

La réduction de la consommation d'énergie dans le suivi continu nécessite une approche multicouche, combinant la sélection du matériel, l'optimisation du firmware et la conception de l'architecture du système.

1. Mettre en œuvre les modes de sommeil avancés et le vélo de service

Les capteurs et microcontrôleurs modernes supportent plusieurs états de faible puissance. Les modes de sommeil les plus profonds (souvent appelés veille ou arrêt) peuvent réduire le tirage actuel à des niveaux nanoampiques. La clé est de minimiser le temps passé en mode actif et de planifier les tâches intelligemment.

  • Sélectionnez des composants avec des courants de sommeil ultra-faible: Recherchez des capteurs avec des courants quiescents inférieurs à 1 μA et des MCU avec des courants de sommeil profonds sous-μA. Par exemple, le capteur de température Texas Instruments TMP117 utilise seulement 0,7 μA en mode sommeil.
  • Utilisez une horloge en temps réel (RTC) pour réveiller le système: Un RTC externe avec une batterie dédiée peut réveiller le MCU à intervalles programmés, permettant au processeur principal de rester dans un sommeil profond pendant des semaines.
  • Accroître la fréquence de mesure lorsque le niveau change rapidement (p. ex. pendant le remplissage) et réduire la fréquence lorsque le niveau est stable. Cette approche dynamique permet d'économiser de la puissance sans perdre de données critiques.

Texas Instruments offre une large gamme de CCF de faible puissance adaptés aux applications IoT.

2. Optimiser la transmission des données et la sélection du protocole

La transmission des données est souvent l'opération à forte intensité énergétique, en particulier pour les liaisons cellulaires ou par satellite.

  • Choisir les technologies LPWAN: LoRaWAN et NB-IoT sont conçus pour la communication à longue portée et de faible puissance. Ils consomment beaucoup moins d'énergie que les cellules ou le Wi-Fi et sont idéaux pour la déclaration périodique.Par exemple, un module LoRaWAN qui transmet 20 octets de données à un cycle de 1 % ne tire en moyenne que quelques μA.
  • Au lieu d'envoyer chaque mesure brute, calculer un résumé (p. ex. moyenne quotidienne, minimum, maximum) et transmettre seulement cela. Utilisez l'encodage delta ou les mises à jour différentielles pour envoyer seulement les changements du dernier rapport.
  • Ajustez l'intervalle de transmission en fonction de la criticité des données:[ Dans des conditions normales, transmettez une fois par jour. Si un niveau dépasse un seuil, passez à la déclaration horaire ou en temps réel. Cette approche équilibrée préserve la puissance pour des opérations normales tout en assurant que les alarmes ne sont pas manquées.

L'Alliance LoRa fournit des spécifications complètes et des études de cas pour le réseautage à large bande de faible puissance.

3. Tirer parti de la récolte d'énergie et des sources d'énergie hybrides

La récolte d'énergie peut prolonger indéfiniment la durée de vie de la batterie dans de nombreuses applications. Le choix de la récolteur dépend de l'énergie ambiante disponible sur le site d'installation.

  • Le photovoltaïque solaire (PV)[ est la technologie la plus courante et la plus mature. Un petit panneau solaire de 1 à 5 W peut charger une batterie ou un surcondensateur au lithium-ion pendant les heures de jour, fournissant un fonctionnement 24/7.
  • Les générateurs thermoélectriques (TEG) convertissent les différences de température (p. ex., entre un tuyau chaud et l'air ambiant) en électricité. Ils sont idéaux pour surveiller les réservoirs à haute température ou les conduites de vapeur dans les installations industrielles.
  • Les moissonneuses piézoélectriques et vibratoires[ peuvent récupérer l'énergie des pompes, des compresseurs ou des vibrations induites par le débit. Les appareils actuels fournissent généralement 100 à 500 μW, ce qui est suffisant pour la détection de cycles de faible puissance, mais pas pour la transmission cellulaire.

Une approche hybride combine une batterie primaire pour un fonctionnement de base fiable avec un réchaud pour recharger une cellule secondaire, réduisant la fréquence des changements de batterie. Par exemple, un capteur de niveau à énergie solaire dans un réservoir d'irrigation agricole peut fonctionner pendant des années sans entretien.

Analog Devices offre une gamme de CI de gestion de la puissance conçus pour les applications de récolte d'énergie.

4. Sélectionnez les composants de faible puissance à partir du démarrage

La sélection des composants au stade de la conception a le plus grand impact sur la consommation d'énergie globale. Une facture réfléchie de matériaux peut réduire de moitié la consommation d'énergie sans aucun tour de logiciel.

  • Choisissez un microcontrôleur avec plusieurs modes de puissance, un réveil rapide (microsecondes) et un ensemble périphérique de faible puissance. La série STM32L0, par exemple, attire 87 μA/MHz en mode actif et 0,33 μA en veille avec RTC.
  • Sélection du capteur:[ Optez pour les capteurs conçus pour fonctionner à faible puissance. Les capteurs de niveau capacitifs ou basés sur MEMS consomment souvent moins de 1 mA pendant la mesure.
  • Gestion de puissance ICs (PMIC):[ Les PMIC dédiés peuvent réguler efficacement la tension des batteries ou des moissonneuses, réduisant le courant quiescent. Les appareils comme le LTC3331 des Appareils analogiques intègrent la récolte d'énergie, la gestion de la batterie et un convertisseur de bull-boost dans un seul paquet.
  • Utilisez des modules avec des piles de protocole intégrées optimisées par la puissance. Par exemple, Semtech="s LoRa® IP prend en charge l'écoute avant le talk et le débit de données adaptatives pour minimiser l'énergie par transmission.

5. Mettre en œuvre des algorithmes de gestion intelligente de l'énergie

Les algorithmes firmware peuvent ajuster dynamiquement le comportement du système en fonction des conditions environnementales, de l'état de la batterie et des tendances des données.

  • Taux d'échantillonnage adaptatif: Utilisez un filtre Kalman ou une détection simple de vitesse de changement pour augmenter l'échantillonnage seulement lorsque le niveau change. Les algorithmes comme l'approche -déadbande—transmettre seulement lorsque la valeur mesurée change de plus d'un seuil—sont largement utilisés.
  • Planning de batteries :[ Surveiller la tension ou l'état de charge de la batterie. Lorsque la batterie est élevée, permettre des transmissions plus fréquentes. Lorsque la tension tombe sous un seuil, passer à un mode d'économie d'énergie avec un prélèvement réduit et moins de transmissions.
  • Transmission prédictive: Utilisez des données historiques pour prédire les valeurs de niveau futures. Si la valeur prédite se situe dans une plage acceptable, sautez la transmission réelle et envoyez plutôt seulement les paramètres du modèle de prédiction périodiquement. Cette technique, connue sous le nom de compression basée sur le modèle , , peut réduire la communication à 1–2 % de l'original.
  • Utilisez une interruption du capteur (p. ex., un comparateur qui voyage lorsque le niveau dépasse un seuil) pour réveiller le CUM du sommeil profond, ce qui élimine le besoin de procéder à un sondage périodique lorsque le niveau est stable.

Par exemple, un capteur intelligent de réservoir d'eau utilisé dans les systèmes d'arrosage à distance de bovins peut utiliser une combinaison d'échantillonnage adaptatif et d'événements de sillage au niveau pour atteindre une durée de vie de la batterie supérieure à cinq ans avec deux cellules D alcalines.

Applications pratiques et avantages pour le monde réel

Les stratégies décrites ci-dessus ont été mises en oeuvre avec succès dans diverses industries, ce qui a permis d'améliorer de façon mesurable la longévité des systèmes, les coûts d'entretien et la durabilité environnementale.

Surveillance des niveaux des réservoirs de pétrole et de gaz

Dans la production de pétrole et de gaz, les réservoirs de stockage sont souvent situés dans des zones éloignées sans électricité du réseau. Une installation typique utilise un capteur de niveau radar avec un émetteur LoRaWAN et un panneau solaire. En faisant du vélo de service le radar pour mesurer une fois par heure et transmettre les données deux fois par jour, le système peut fonctionner pendant des années avec un panneau solaire 10 W et une petite sauvegarde lithium-ion.

Eau et eaux usées municipales

Dans les stations de traitement de l'eau, la surveillance continue du niveau est essentielle pour le contrôle des pompes et la prévention des débordements.De nombreuses installations déploient maintenant des capteurs ultrasoniques avec connectivité NB-IoT, alimentés par un panneau solaire de 5 W. L'algorithme d'échantillonnage adaptatif réduit la fréquence de mesure pendant les heures creuses, et le système ne transmet des alertes que lorsque les niveaux approchent des limites critiques.

Réservoirs d'irrigation agricole

Les capteurs à énergie solaire avec LoRaWAN sont maintenant courants, transmettant des données de niveau et de température une fois par jour. L'utilisation de modes de sommeil profonds (3 μA) et d'un courant de transmission mesuré de 25 mA pendant 300 ms donne un courant moyen de moins de 10 μA. Une seule cellule lithium-ion, rechargée par un petit panneau solaire, peut alimenter le système pendant plus d'un an sans remplacement de batterie.

Conclusion

En comprenant le profil de consommation de chaque composant du système et en appliquant une combinaison de modes de sommeil, de transmission optimisée des données, de collecte d'énergie, de sélection intelligente des composants et d'algorithmes adaptatifs, les ingénieurs peuvent prolonger la durée de vie de la batterie de plusieurs mois à plusieurs années, même dans les environnements les plus difficiles.Les avantages se profilent à l'extérieur : des dépenses d'exploitation moins élevées, une réduction de l'impact environnemental de l'élimination des batteries et une augmentation du temps de disponibilité du système.